GB/T 46315-2025 工业互联网平台 设备健康管理规范

　　ICS 35.240.50 CCS L 67

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 46315—2025

　　工业互联网平台 设备健康管理规范

　　Industrialinternetplatform—Equipmenthealth managementspecification

　　2025-10-05发布 2025-10-05实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 46315—2025

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 缩略语 2

　　5 设备健康管理整体框架 2

　　5. 1 整体框架 2

　　5. 2 工业设备层 3

　　5. 3 工业边缘层 4

　　5. 4 工业 PaaS层 5

　　5. 5 工业应用层 6

　　6 设备健康管理功能要求 6

　　6. 1 设备健康状态监测 6

　　6. 2 设备健康状况评估 7

　　6. 3 设备故障诊断 8

　　6. 4 设备维修维护 9

　　7 证实方法 10

　　参考文献 11

　　Ⅰ

　　GB/T 46315—2025

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则》的规定起草 。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。

　　本文件由中华人民共和国工业和信息化部提出 。

　　本文件由全国信息化和工业化融合管理标准化技术委员会(TC 573) 和全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会(SAC/TC124)共同归 口 。

　　本文件起草单位 :北京航空航天大学 、国家工业信息安全发展研究中心 、杭州市北京航空航天大学国际创新研究院 、清华四川能源互联网研究院 、浪潮通用软件有限公司 、北京航天智造科技发展有限公司 、中国铁道科学研究院集团有限公司 、卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司 、徐工汉云技术股份有限公司 、浪潮云洲工业互联网有限公司 、上海宝信软件股份有限公司 、羚羊工业互联网股份有限公司 、美云智数科技有限公司 、北 京 东 方 国 信 科 技 股 份 有 限 公 司 、清 华 大 学 、西 安 交 通 大 学 、河 北 工 业 大 学 、大连理工大学 、重庆铁马工业集团有限公司 、赛力斯集团股份有限公司 、赛力斯汽车有限公司 、东方电气集团东方汽轮机有限公司 、南京埃科法物联技术有限公司 、内蒙古双欣矿业有限公司 、成都飞机工业(集团)有限责任公司 、南京凯奥思数据技术有限公司 、青岛儒海船舶工程有限公司 、合肥喆塔科技有限公司 、苏州华兴源创科技股份有限公司 、北京锦源汇智科技有限公司 、中铁高新智能装备有限公司 、中移 (上海)信息通信科技有 限 公 司 、广 东 电 网 有 限 责 任 公 司 广 州 供 电 局 、河 间 市 腾 迈 通 信 设 备 有 限 公 司 、江阴怡源智信运维技术股份有限公司 、重庆微标科技股份有限公司 、重庆众颖熙科技有限公司 、陕西高速电子工程有限公司 。

　　本文件主要起草人 :任磊 、李君 、窦克勤 、贾子翟 、李世祥 、周勇 、王海腾 、刘欣 、董家宝 、王晨 、刘劲松 、唐毅强 、徐顺怡 、于文涛 、秦伟林 、孙鹏 、王腾江 、张惟皎 、陈录城 、王勇 、胡兵 、黄凯 、庞松涛 、严如强 、刘晶 、张霖 、赖李媛君 、徐甲甲 、侯宝存 、石伟 、徐哲 、郭荔葳 、齐光鹏 、王禄 、李娜 、罗东炫 、王奕 、王宇清 、张晶 、郭经伟 、孙希明 、隋天举 、李 春 喜 、仵 宗 华 、马 军 、徐 海 军 、雷 相 其 、赵 洋 、杨 林 、张 堪 、于 波 、邓 栋 、徐 徐 、李文孔 、刘林平 、韩传云 、郑允有 、徐浩 、王勇 、庄凯凯 、卢有飞 、刘东 、杜林 、段文彬 、蔡天云 、王小博 。

　　Ⅲ

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　　工业互联网平台 设备健康管理规范

　　1 范围

　　本文件给出了基于工业互联网平台的设备健康管理的整体框架 , 明确了设备健康状态监测 、健康状况评估 、故障诊断 、维修维护等典型设备健康管理活动的具体步骤与功能要求 ,描述了对应设备健康管理功能的验证方法 。

　　本文件适用于企业基于工业互联网平台开展设备健康管理工作 ,也适用于设备服务商基于工业互联网平台提供设备健康管理服务 。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 , 注 日期的引用文件 ,仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ,其最新版本(包括所有的修改单) 适用于本文件 。

　　GB/T 20921 机器状态监测与诊断 词汇

　　GB/T 23000 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语

　　GB/T 40571 智能服务 预测性维护 通用要求

　　GB/T 42021 工业互联网 总体网络架构

　　GB/T 44067. 1 工业互联网平台 技术要求及测试方法 第 1部分 :总则

　　3 术语和定义

　　GB/T 20921、GB/T 23000、GB/T 40571、GB/T 42021、GB/T 44067. 1 界定的以及下列术语和定义适用于本文件 。

　　3. 1

　　设备健康管理 equipmenthealth management

　　通过各类统计及智能方法 ,对工业设备的运行状态进行实时监测和分析 ,并采取相应维修维护方法保证设备健康运行的过程 。

　　3.2

　　剩余使用寿命预测 remaining usefullifeprediction

　　基于物理量(如流量 、压力 、振动 、温度 、湿度等)信息 ,利用统计或智能方法对设备剩余的正常工作时间或循环次数进行预测的过程 。

　　3.3

　　工业人工智能模型 industrialartificialintelligencemodel

　　为解决工业生产过程中的状态监测 、故障诊断 、质量预测 、优化控制等专业问题 ,融合工业领域知识与数据科学方法的人工智能算法模型 。

　　3.4

　　云边协同 cloud-edgecollaboration

　　紧密结合云计算与边缘计算 ,通过合理划分和调度算力 、存储 、网络 、数据等资源 ,实现工业任务的

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　　即时高效处理的协同工作模式 。

　　注 : 边缘端负责数据采集 、预处理和实时响应 ,云端负责深度分析 、模型训练和全局优化 ,形成协同工作的数据和计算闭环 。

　　3.5

　　边缘模型部署 edgemodeldeployment

　　将人工智能模型 、算法或应用程序部署到靠近数据源的边缘计算设备上的过程 。

　　3.6

　　跨域学习 cross-domain learning

　　为实现工业知识和能力的跨场景 、跨行业 、跨工艺的共享与复用 ,将在某一工业场景或领域训练的模型 、方法和知识 ,迁移应用到其他不同工业场景或领域的技术方法的模型训练过程 。

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件 。

　　AGV: 自动导向车(Automated Guided Vehicle)

　　CSV:逗号分隔值(Comma-Separated Values)

　　DCS:分布式控制系统(Distributed ControlSystem)

　　ERP:企业资源计划(Enterprise Resource Planning)

　　EtherCAT: 以太网控制 自动化技术(Ethernetfor ControlAutomation Technology)

　　JPEG:联合图像专家组(JointPhotographic Experts Group)

　　JSON:JavaScript对象表示法(JavaScriptObjectNotation)

　　MES:制造执行系统(Manufacturing Execution System)

　　Modbus:莫迪康总线(Modicon Bus)

　　PNG:便携式网络图形(Portable Network Graphics)

　　PaaS:平台即服务(Platform asa Service)

　　Profibus:过程现场总线(Process FieldBus)

　　SCADA:数据采集与监视控制系统(Supervisory Controland Data Acquisition)

　　XML:可扩展标记语言(Extensible Markup Language)

　　5 设备健康管理整体框架

　　5. 1 整体框架

　　基于工业互联网平台的 设 备 健 康 管 理 整 体 框 架 如 图 1 所 示 , 包 括 工 业 设 备 层 、工 业 边 缘 层 、工 业PaaS层与工业应用层 。

　　a) 工业设备层涵盖工业生产制造环境和用户使用过程涉及的具体工业设备 ,包括用户终端类设备和生产工具类设备 。

　　b) 工业边缘层用于实现设备的接入 、设备状态数据采集 、协议解析与预处理 , 以及边缘侧的数据存储 、计算 、推理决策 、设备控制 。

　　c) 工业 PaaS层是工业互联网设备健康管理平台核心 ,连接边缘层和应用层 , 为整个系统提供设备数字孪生建模能力 、数据管理能力 、智能算法模型库以及 PaaS 引擎 。

　　d) 工业应用层主要提供设备健康管理所需的业务功能及应用服务 。

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　　图 1 基于工业互联网平台的设备健康管理整体框架

　　5.2 工业设备层

　　5.2. 1 用户终端类设备

　　用户终端类设备主要指交付于用户使用的各类终端产品 ,包括但不限于智能装备 、工程机械 、能源设备等 。

　　5.2.2 生产工具类设备

　　生产工具类设备主要指整个生产过程涉及的制造加工设备 ,包括但不限于机器人 、机床 、AGV、检测设备等 。

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　　5.3 工业边缘层

　　5.3. 1 数据采集

　　数据采集对象主要包括设备运行状态 、工艺参数等数据 。功能包括但不限于 :

　　a) 支持多种工业总线和通信协议 ;

　　b) 实现对现场设备的多类型数据采集 ,包括但不限于传感器数据 、设备状态 、环境参数等 ;

　　c) 具备工业现场实时数据采集能力 。

　　5.3.2 数据预处理

　　数据预处理涵盖对设备状态数据的基本操作 ,包括但不限于 :

　　a) 对采集数据进行异常值识别和处理 ;

　　b) 实现缺失值填补 、去噪 、格式标准化等清洗操作 ;

　　c) 对噪声数据进行过滤 ;

　　d) 支持数据格式转换和单位换算 。

　　5.3.3 协议解析

　　协议解析指对原始数据进行协议转换和标准化 ,功能包括但不限于 :

　　a) 支持工业现场常见协议解析 ,包括 Modbus、Profibus、EtherCAT等 ;

　　b) 具备协议转换能力 ,实现不同通信协议之间的数据互通 ;

　　c) 支持数据标准化处理 。

　　5.3.4 边缘模型部署

　　边缘模型部署具备工业人工智能模型的本地部署和运行能力 ,支持模型更新和版本管理 ,功能包括但不限于 :

　　a) 具备预测模型轻量化能力 ,满足工业边缘算力需求 ,包括模型量化 、动态神经网络等技术 ;

　　b) 支持边缘模型的自动化更新和版本管理 ;

　　c) 实现不同边缘健康状态预测任务的知识复用 ,具备跨域学习能力 。

　　5.3.5 实时推理

　　实时推理指对采集数据进行实时分析与预测 ,功能包括但不限于 :

　　a) 支持在线模型推理 ;

　　b) 具备快速本地化部署能力 。

　　5.3.6 边云协同

　　边云协同指连接边缘层与 PaaS层 ,功能包括但不限于 :

　　a) 支持边缘设备与云平台之间的数据双向同步 ;

　　b) 实现边缘设备和云平台之间的任务协同处理 ;

　　c) 支持云端和边缘的模型协同优化 ,具备动态参数更新能力 。

　　5.3.7 设备控制

　　设备控制指对具体设备运行状态进行调节 ,功能包括但不限于 :

　　a) 实现自适应调节控制 ,基于设备状态和环境数据 , 自动调节设备运行参数 ;

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　　b) 支持远程对设备进行操作和调整 ;

　　c) 实现控制指令的实时执行 。

　　5.3. 8 接入数据安全

　　接入数据安全指对设备状态数据接入进行安全防控 ,功能包括但不限于 :

　　a) 实现对传输数据的加密 ;

　　b) 对接入设备和用户进行身份验证 ;

　　c) 支持基于权限的访问控制 ;

　　d) 具备对数据和操作的安全审计能力 。

　　5.4 工业 PaaS层

　　5.4. 1 设备数字孪生

　　设备数字孪生主要满足物理设备的虚拟映射与交互需求 ,功能包括但不限于 :

　　a) 设备静态属性管理 :具备对设备物理结构 、技术参数 、组件构成等静态特征进行标准化建模的能力 ,支持多维度设备基础信息管理 ;

　　b) 设备动态行为映射 :具备对设备运行状态 、工作过程 、性能变化等动态特性进行建模的能力 ,支持设备运行行为实时映射 ;

　　c) 虚实映射接 口 :具备实体设备与数字模型之间的双向数据交互能力 ,支持虚拟模型与物理设备的实时状态同步 。

　　5.4.2 设备数据管理

　　设备数据管理主要提供全生命周期的数据处理与利用能力 ,具体功能包括但不限于 :

　　a) 数据清洗 :具备对原始数据进行异常值检测 、缺失值处理和去噪等清洗功能 ,确保数据质量满足分析需求 ;

　　b) 数据转化 :具备数据格式转换 、单位换算等数据转化功能 ,支持异构数据的统一处理 ;

　　c) 数据增强 :具备数据补全 、特征提取 、数据生成 、特征组合等数据增强能力 ;

　　d) 数据融合 :具备多源异构数据的关联分析与融合处理能力 ,支持设备全息数据构建 ;

　　e) 数据存储 :具备结构化 、半结构化和非结构化数据的存储能力 ;

　　f) 数据检索 :具备高效的数据索引和快速检索能力 ,支持多维度条件组合查询 ;

　　g) 数据统计分析 :具备对设备运行数据进行多维度统计和趋势分析的能力 , 支持设备健康状态评估 ;

　　h) 数据可视化 : 具 备 对 设 备 运 行 数 据 进 行 多 维 度 统 计 和 趋 势 分 析 的 能 力 , 支 持 设 备 健 康 状 态评估 ;

　　i) 数据安全 :具备数据访问控制 、传输加密 、权限管理等安全防护措施 ,确保设备数据的完整性和保密性 。

　　5.4.3 智能算法模型库

　　智能算法模型库主要提供设备健康管理分析模型 ,包括但不限于 :

　　a) 数据驱动算法模型库 :具备基于历史数据的故障诊断 、健康评估 、寿命预测等算法模型 ,支持多场景设备健康管理应用 ;

　　b) 机理知识算法模型库 :具备融合设备物理机理和领域知识的设备健康管理算法模型 ,支持复杂工况下的设备状态评估 。

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　　5.4.4 PaaS引擎

　　PaaS引擎主要提供模型训练 、部署与运行的全流程服务能力 ,具体功能包括但不限于 :

　　a) 模型训练 :具备对健康管理算法模型进行训练和优化的能力 ,支持自动化和可配置的模型训练流程 ,实现跨域学习 ,使模型基于已有数据和知识 ,对见过或未见过的新场景 、新状态或新条件下的工业系统行为做出准确预测 ;

　　b) 模型推理 :具 备 基 于 实 时 数 据 对 设 备 健 康 状 态 进 行 在 线 推 理 的 能 力 , 支 持 快 速 响 应 的 状 态评估 ;

　　c) 云边协同 :具备云端和边缘节点之间的计算任务动态调度能力 , 支持资源优化配置和分布式计算 ;

　　d) 模型下发 :具备将训练完成的模型安全下发至边缘层的能力 ,支持模型版本管理和更新追踪 ;

　　e) 远程部署 :具备对边缘设备进行远程配置和应用部署的能力 ,支持灵活的应用更新和维护 ;

　　f) 增量学习 :具备基于新增数据对已有模型进行在线更新和优化的能力 ,支持模型的持续迭代和精度提升 。

　　5.5 工业应用层

　　工业应用层业务功能及应用服务包括 :

　　a) 设备健康状态监测 :具备实时数据采集和分析能力 ,支持设备的运行状态监控及潜在故障及时识别 ;

　　b) 设备健康状况评估 :具备设备历史数据和实时监测能力 ,支持设备健康状况评估和提供决策支持和预警信息 ;

　　c) 设备故障诊断 :具备设备故障特征智能分析能力 ,支持故障迅速识别定位 ;

　　d) 设备维修维护 :具备设备健康状况和故障诊断能力 ,支持制定和执行合理的维修维护策略 。

　　6 设备健康管理功能要求

　　6. 1 设备健康状态监测

　　6. 1. 1 设备健康状态数据采集

　　基于工业互联网平台的设备健康状态数据采集应满足以下要求 :

　　a) 采集的数据具备准确性 、实时性和完整性 ,相关传感器满足精度要求并定期校准 ,采样频率应根据设备重要性和参数变化调整 ;

　　b) 数据采集范围覆盖影响设备健康状态的全部关键因素 ,支撑形成设备健康画像 ,采集数据包括但不限于环境数据 、运行状态数据 、产品结构数据 、维护记录数据 ;

　　c) 采集数据格式支持多种工业数据类型 ,包括工业时序数据 、工业图像数据 、工业音频数据 、工业文本数据和 工 业 结 构 化 数 据 等 , 源 数 据 采 用 对 应 的 标 准 数 据 格 式 (如 JPEG、PNG、CSV、 JSON、XML等) ,并建立统一的数据转换机制 ,将异构数据转化为标准化向量数据 ;

　　d) 数据采集过程实施数据传输加密保护 ,采用安全可靠的加密算法和协议 。

　　注 : 环境数据包括但不限于温度 、湿度 、振动等 ;运行状态数据包括但不限于转速 、压力 、电流等 ;结构数据包括但不限于几何参数 、材料属性等 ;维护记录数据包括但不限于维修历史 、零部件更换记录等 。

　　6. 1.2 设备健康状态数据处理

　　基于工业互联网平台的设备健康状态数据处理应满足以下要求 :

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　　a) 满足不同协议 、不同数据库 、不同文件格式下的数据提取需求 ,应保证数据抽取过程的完整性和一致性 ;

　　b) 具备多源异构数据的融合能力 ,满足跨系统 、跨设备 、跨时空数据的关联整合需求 ;

　　c) 具备对异常数据 、缺失数据 、重复数据的识别与处理能力 ,应满足自动检测并修正数据质量问题的需求 ;

　　d) 具备将原始数据转换为标准格式的能力 ,满足数据规范化 、标准化和结构化处理需求 ;

　　e) 具备大规模设备数据的高性能计算能力 ,包括但不限于实时计算 、批量计算和分布式计算等多种计算模式需求 。

　　6. 1.3 设备健康状态数据分析

　　基于工业互联网平台的设备健康状态数据分析应满足以下要求 :

　　a) 具备对设备关键运行参数实施长期监测与趋势分析的能力 ;

　　b) 建立设备运行参数与性能指标间的相关关系 ;

　　c) 具备多源数据分析能力 ,数据来源满足 6. 1. 1 的功能要求 ;

　　d) 实现数据分析支持并形成标准的分析报告 ,具有时效性 ,并提供可视化分析结果 。

　　6. 1.4 设备健康状态监测

　　基于工业互联网平台的设备健康状态监测应满足以下要求 :

　　a) 具备设备健康监 测 能 力 , 监 测 内 容 包 括 设 备 外 观 及 结 构 状 态 、设 备 性 能 指 标 、设 备 运 行 参 数等 ,并支持多维度综合评估设备健康状况 ;

　　b) 综合分析设备运行环境 、任务重要度等因素 ,对关键设备和通用设备制定针对性的健康状态监测策略 ,包括监测周期 、采样频率等 。

　　6.2 设备健康状况评估

　　6.2. 1 设备健康评估指标确立

　　基于工业互联网平台的设备健康评估指标 ,包括但不限于 :

　　a) 状态指标 :用于实际反映设备的工作状态 ,实现及时识别故障和异常的指标 ;

　　b) 运行趋势 :反 映 设 备 在 一 定 运 行 时 间 内 的 状 态 变 化 情 况 , 用 于 预 测 分 析 设 备 的 健 康 趋 势 的指标 ;

　　c) 性能 :衡量设备工作质量和稳定性的指标 ,反映任务完成水平的指标 ;

　　d) 效率 :评价设备资源利用率的指标 ,精确测量能源消耗 、生产能力和资源利用情况的指标 ;

　　e) 成本 :评估设备经济性的指标 ,涵盖设备全生命周期成本 ,帮助判断投资回报率的指标 ;

　　f) 能耗 :反映设备能源使用效率的指标 ,对设备在不同工况下的能源消耗进行量化评估的指标 。

　　6.2.2 设备剩余使用寿命预测

　　基于工业互联网平台的设备剩余使用寿命预测功能要求包括但不限于 :

　　a) 应建立以设备使用时间或使用循环为计算单位的寿命预测体系 ;

　　b) 应具备完整的设备剩余使用寿命预测技术支撑能力 ,包括多源数据采集 、预测模型构建 、结果可视化展示 、模型更新校准以及与维护系统集成等 ;

　　c) 宜搭建设备剩余寿命预测模型 ,模型具备的功能包括但不限于 :

　　1) 具备多源状态数据分析能力 ,给出对应的剩余寿命指标和置信度分析结果 ;

　　2) 具备模型跨域学习能力 ,支持不同工况 、环境条件下的设备寿命预测转换与关联分析 ;

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　　3) 具备边缘模型部署能力 ,可在边缘侧部署预测模型的轻量化版本 ,支持在线-离线混合预测模式 ;

　　4) 具备结合历史使用信息和当前状态参数综合预测未来剩余使用寿命的能力 ,包括但不限于工业人工智能模型预测 、工业大模型辅助预测等 。

　　6.2.3 设备异常状态预警

　　基于工业互联网平台的设备异常状态预警应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 具备设备运行参数预警阈值设定能力 ,根据设备的设计参数 、历史运行数据以及相关行业标准确定多级阈值体系 ,支持动态调整与优化 ;

　　b) 具备指标变化率异常监测能力 ,能在特定时间间隔内跟踪性能指标的变化 , 当变化率超出预设的允许范围时 ,及时发出分级预警 ;

　　c) 具备异常特征模型构建能力 ,根据设备异常状况的典型特征 ,制定识别规则作为预警条件 ,并支持模型的持续优化与更新 。

　　6.3 设备故障诊断

　　6.3. 1 设备故障分类

　　设备故障类别包括但不限于 :

　　a) 功能性故障 :设备无法完成预定功能 ,直接影响生产任务和产品质量 ;

　　b) 性能性故障 :设备能运行 ,但性能指标低于正常水平 ;

　　c) 突发性故障 :故障随机 、不可预测 ,将迅速停止设备或引发严重异常 ;

　　d) 渐发性故障 :故障逐步发展 ,通常由零部件磨损 、老化等引起 ,初期设备仍可运行 ,但性能逐渐下降 。

　　6.3.2 设备故障检测

　　基于工业互联网平台的设备故障检测应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 实现设备异常状 态 的 实 时 识 别 和 精 准 预 警 , 满 足 不 同 类 型 故 障 的 快 速 检 测 与 风 险 等 级 评 估要求 ;

　　b) 满足复杂工况适应性 、高可解释性要求 ,支持多传感器数据融合分析 ,建立不同故障类型的差异化检测机制与特征库 ;

　　c) 实现故障检测边缘模型部署 ,满足轻量化故障预测 。

　　6.3.3 设备故障分析

　　基于工业互联网平台的设备故障分析功能要求包括但不限于 :

　　a) 应具备设备故障识别能力 ,给出具体故障类型 ;

　　b) 应实现故障影响程度的量化评估 、关联设备的连锁反应预判 、多类型故障模式的精准分析 ;

　　c) 应对故障类型 、故障频次及其时空分布特征进行系统分类与统计 ,并对典型故障案例进行知识积累 ;

　　d) 宜建立故障分析模型 ,模型具备的功能包括但不限于 :

　　1) 模型跨域学习能力 :整合多场景多类型设备故障数据 ,满足多种分析需求 ;

　　2) 多源数据联合分析能力 :具备设备基础故障机理知识 ,包括工业机理模型分析 、工业大模型辅助分析等 ;

　　3) 云边协同能力 :实现云端工业大模型 、故障机理知识库与边缘部署模型协同分析 。

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　　6.3.4 设备故障溯源

　　基于工业互联网平台的设备故障溯源应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 建立标准化的故障溯源工作流程 ,包括故障信息收集 、现场初步检查 、故障分析与假设提出 、验证假设与进一步排查 、故障原因确定与报告撰写 ,确保溯源过程的规范性与一致性 ;

　　b) 具备精准的故障溯源技术能力 ,对故障根因进行精准定位 ,支持故障链条的时序重现 ,量化评估各影响因素的关联度 ,并建立从故障现象到根本原因的映射关系 ;

　　c) 具备因果关系科学推导能力 ,支持时序关联性深入分析 ,建立并利用设备知识图谱 ,构建多维证据链支撑溯源结论 ,确保溯源结果的可解释性与可信度 ;

　　d) 建立设备故障溯源模型并开展具体故障溯源 ,包括工业人工智能模型辅助故障溯源推理等 。

　　6.3.5 设备失效模式分析

　　基于工业互联网平台的设备失效模式分析应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 建立标准化的失效模式分析流程 ,包括失效数据采集 、失效模式识别 、影响评估与风险分类 、预测建模与优化建议生成 ,确保分析过程的规范性与系统性 ;

　　b) 结合设备知识图谱进行多维度失效分析 ,构建设备的全生命周期知识图谱 ,并结合时序数据 、故障历史和外部环境因素进行综合分析 ;

　　c) 具备智能化的失效模式识别能力 ,建立失效模式分析工业人工智能模型 ,融合多源失效数据进行分析 。

　　6.4 设备维修维护

　　6.4. 1 设备维修维护策略制定

　　基于工业互联网平台的设备维修维护策略制定应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 对不同类型 、不同重要度的设备分别制定针对性的维修维护策略 ;

　　b) 结合设备重要度 、设备运行成本 、设备维护成本等多种因素设备维修维护策略制定 ;

　　c) 针对设备不同生命周期阶段制定对应的维修维护策略 。

　　6.4.2 设备维修维护辅助决策

　　基于工业互联网平台的设备维修维护辅助决策功能要求包括但不限于 :

　　a) 应满足决策过程透明化 、方案可执行性 、资源约束考量 、成本效益评估以及安全风险防控要求 ;

　　b) 应具备维修优先级排序 、备件库存优化 、人员技能匹配以及维修时间窗口选择等功能 ;

　　c) 应支持维修知识的持续积累 、经验模型的动态更新 、多场景应用适配以及与其他系统的协同集成 ;

　　d) 宜建立维修维护方案决策智能模型 ,具备维修方案智能推荐 、维修资源优化调配 、维修过程动态指导以及维修效果评估预测能力 。

　　6.4.3 设备维修维护资源管理

　　基于工业互联网平台的设备维修维护资源管理应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 满足资源可视化管理 、资源利用率优化 、资源配置实时响应 、资源成本效益平衡以及资源数据闭环反馈要求 ;

　　b) 结合智能调度算法 ,实现基于多约束条件的资源优化分配 、任务优先级智能排序以及应急资源快速响应 ;

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　　c) 建立资源寿命周期管理体系 ,包括资源获取 、使用 、维护 、更新和退役的全过程数字化管理 ;

　　d) 具备与企业 ERP、MES、SCADA、DCS等系统的数据互通能力 ,支持跨部门资源协同和决策层资源投入规划 。

　　6.4.4 设备维修维护方案优化

　　基于工业互联网平台的设备维修维护方案优化应满足的要求包括但不限于 :

　　a) 实现维修策略智能选择 、维修周期动态调整 、维修路径自动规划 、维修作业标准化配置以及多目标维修方案评估比选 ;

　　b) 满足设备可靠性提升 、维修成本最小化 、停机时间缩短 、维修质量保障以及安全环保合规要求 ;

　　c) 建立维修效果评估机制与全面评价体系 ,包括可靠性指标 、经济性指标 、时效性指标和质量指标等 ;

　　d) 支持方案模 板 管 理 、典 型 案 例 库 建 设 、方 案 版 本 迭 代 优 化 以 及 跨 设 备 类 型 的 维 修 知 识 迁 移应用 。

　　7 证实方法

　　企业应通过评估报告审核 、维修维护记录复核 、维修维护结果验证 、设备运行数据分析以及第三方评估审核等手段 ,定期检查企业设备健康状态监测 、设备健康状况评估 、设备故障诊断 , 以及设备维修维护活动是否符合第 6章 的 要 求 , 并 根 据 第 5 章 的 整 体 框 架 要 求 持 续 提 升 工 业 互 联 网 平 台 管 理 水 平 和能力 。

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　　参 考 文 献

　　[1] 数据驱动的工业人工智能 :建模方法与应用 ,机械工业出版社 ,2024年 5 月 .

　　[2] Ren L, Jia Z, Laili Y, et al. Deep learning for time-series prediction in IIoT: progress, challenges, and prospects. IEEE transactionson neuralnetworksand learning systems, 2023.

　　[3] Ren L, Wang H , Huang G. DLformer: A dynamic length transformer-based network for efficientfeature representation in remaining useful life prediction. IEEE transactions on neural net- works and learning systems, 2023.

　　[4] JiaZ, Ren L, TangY. A ContrastiveRepresentation Domain Adaptation Method forIndus- trialTime-Series Cross-Domain Prediction. IEEE Transactions on IndustrialInformatics, 2025.

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